🟢 Понимание разума ИИ

Понимание разума ИИ

Существует множество различных типов ИИ

Основы работы LLM

Прежде чем углубляться в оставшуюся часть курса, важно усвоить некоторые фундаментальные понятия о различных ИИ и их функционировании. Эти базовые знания обеспечат более четкое понимание изучаемого материала.

Разные ИИ

Ландшафт искусственного интеллекта огромен и разнообразен , включая тысячи, если не миллионы различных моделей. Эти модели могут похвастаться широким спектром возможностей и областей применения. Некоторые из них являются генеративными и предназначены для создания изображений , музыки , текста и даже видео . Напротив, другие являются дискриминационными, предназначенными для классификации или различения различных входных данных, например, классификатор изображений, различающий кошек и собак. Однако этот курс будет посвящен исключительно генеративным ИИ.

Среди генеративных ИИ лишь немногие избранные обладают расширенными возможностями, которые делают их особенно полезными для быстрого проектирования. В этом курсе мы в первую очередь сосредоточимся на ChatGPT и других моделях больших языков (LLM). Методы, которые мы исследуем, применимы к большинству LLM.
Когда мы углубимся в область создания изображений, мы рассмотрим использование Stable Diffusion и DALLE .

Как работают

Генерирующие текстовые ИИ, такие как GPT-3 и ChatGPT, работают на основе сложного типа нейронной сети, известной как архитектура преобразователя. Эта архитектура включает в себя миллиарды искусственных нейронов. Вот несколько ключевых моментов, чтобы понять, как работают эти ИИ:
  • По своей сути эти ИИ представляют собой математические функции. Вместо простой функции вроде
    f(x)=x2, думайте о них как о функциях с тысячами переменных, ведущих к тысячам возможных выходных данных.
  • Эти ИИ обрабатывают предложения, разбивая их на единицы, называемые токенами, которые могут быть словами или подсловами. Например, ИИ может читаться I don’t like как “I”, “don”, “‘t”, “like”. Затем каждый токен преобразуется в список чисел для обработки ИИ.
  • ИИ генерируют текст, предсказывая следующий токен на основе предыдущих. Например, после Мне не нравится ИИ может предсказать яблоки . Каждый новый токен, который они генерируют, зависит от предыдущих токенов.
  • В отличие от людей, которые читают слева направо или справа налево, эти ИИ рассматривают все токены одновременно.
Важно отметить, что такие термины, как «думать», «мозг» и «нейрон» — это метафоры, используемые для описания работы этих ИИ. В действительности эти модели являются математическими функциями, а не биологическими объектами. Они не «думают» так, как люди; они рассчитывают на основе данных, на которых они были обучены.

Заключение

Понимание фундаментальной работы ИИ имеет решающее значение, поскольку мы углубляемся в этот курс. Хотя заманчиво антропоморфизировать ИИ для облегчения понимания, важно помнить, что эти модели являются математическими функциями, а не мыслящими существами. Они работают на основе данных и алгоритмов, а не человеческого познания. По мере того, как мы продолжаем исследовать и обсуждать природу и возможности ИИ, эти фундаментальные знания будут служить руководством, помогающим нам ориентироваться в сложном и увлекательном мире искусственного интеллекта.

« Подводные камни LLM

Метод подсказки «Обучение» »